昨天完成了一個簡單的資料處理小工具，可以讀 JSON → 篩選 → 輸出。
今天要把它優化成更完整的小專案：

• 把程式結構整理乾淨（拆成模組）
• 增加 CLI 輸入參數
• 幫它寫一份 README 說明

拆成模組

我把計算平均分數的邏輯獨立放在 utils.js，
主程式就專心處理「讀檔案、篩選、寫檔案」這些流程。

utils.js

export function average(arr) {
  let sum = arr.reduce((acc, n) => acc + n, 0);
  return arr.length > 0 ? sum / arr.length : 0;
}

增加 CLI 輸入參數

我希望可以在終端機這樣下指令：

node app.js input.json output.json 70

意思是：讀取 input.json → 篩選分數大於 70 → 輸出到 output.json。

app.js

import fs from "fs";
import { average } from "./utils.js";

// 從 CLI 拿到參數
// node app.js input.json output.json 70
const [,, inputFile, outputFile, thresholdStr] = process.argv;
const threshold = parseInt(thresholdStr, 10);

// 讀取 input.json
let rawData = fs.readFileSync(inputFile, "utf-8");
let students = JSON.parse(rawData);

// 篩選分數 > threshold 的學生
let passed = students.filter(s => s.score > threshold);

// 計算平均分數
let avgScore = average(students.map(s => s.score));

// 輸出結果到 output.json
fs.writeFileSync(outputFile, JSON.stringify(passed, null, 2));

console.log(`已將分數 > ${threshold} 的學生輸出到 ${outputFile}`);
console.log("全班平均分數：", avgScore);

寫 README 說明

最後幫這個小工具補一份 README，假設有其他人要用，也能快速上手。

README.md

資料處理小工具

一個簡單的 Node.js CLI 工具，可以讀取 JSON 學生名單，篩選分數高於指定門檻的人，並輸出新的檔案。

使用方式

安裝依賴：

npm install

執行程式：

node app.js input.json output.json 70

說明：

• input.json：輸入檔案
• output.json：輸出檔案
• 70：篩選條件，分數必須大於這個數字

範例

假設 input.json：

[
  { "name": "小明", "score": 80 },
  { "name": "小美", "score": 55 },
  { "name": "阿土", "score": 90 }
]

執行：

node app.js input.json passed.json 70

輸出 passed.json：

[
  { "name": "小明", "score": 80 },
  { "name": "阿土", "score": 90 }
]

🎯 學習心得 / 今日收穫

今天最大的成就感就是：這個小工具不只是「能跑」，還能用參數控制輸入與輸出，算是比較完整的程式了。

這幾天的過程讓我體會到：

• 模組化 可以讓程式維護更簡單，不會一坨混在一起。
• CLI 參數 讓工具更靈活，可以處理不同的檔案和條件。
• README 很重要，清楚的文件讓別人（或未來的自己）更快上手。